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淘宝终于对搜索动刀了

苗正卿 2025/11/12 14:02
苗正卿 2025/11/12 14:02

邦小白快读

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淘宝AI工具在电商应用中的实操干货显著提升商家效率和销售。

1. AI助手实时分析销售数据并建议调整定价和关键词,如美妆品牌监测到加购件数低于行业均值2.3%后及时优化。

2. 使用AI图生视频工具创建创意内容(如“塞尔达风”视频),为宠物食品公司带来35%订单增量,助力销量增长。

3. 后台AI工具推荐标签如“I人主子”、“05后”,精准定位用户群体提高转化。

数据显示成效:截至2025年11月,AI助淘天广告投放ROI提升12%,推荐点击量同比增超10%。

AI工具赋能品牌营销、定价和用户行为观察,驱动消费趋势响应。

1. 品牌渠道建设通过AI优化关键词标签(如“05后”),精准捕捉新用户群体,增强品牌营销效率。

2. AI实时分析价格竞争数据,建议调整定价以应对市场变化,例如双十一期间品牌快速修改定价应对均值差。

3. AIGC工具助力产品研发展示,如“宝可梦ZA风”视频创新营销,体现消费趋势向个性化内容迁移。

4. 用户行为观察数据:AI报表监测加购件数,辅助品牌决策;案例显示深圳美妆品牌借AI提升响应速度。

代表观点:凯夫强调“AI是拿来用的”,淘天务实策略带来ROI提升12%等可量化成效。

淘天AI政策解读揭示增长机会、风险及可学习点,卖家可从中获取应对策略。

1. 政策扶持:淘天推广AI工具,卖家可后台免费使用如“小万助手”,提供定价和关键词建议以增效。

2. 消费需求变化:AI识别新兴标签(如“I人主子”),帮助卖家捕捉需求机会,带来35%订单增量数据。

3. 正面影响与机会提示:AI助点击量增10%、ROI升12%,鼓励卖家学习测试方法(如2%分流测试)。

4. 风险提示:传统商家(如家具、五金)需时间培养AI使用技能,提示卖家早布局培训。

合作方式:平台通过行业小二推荐AI工具;商业模式启示:AI驱动创新小组模式保护创意。

淘天商品库升级启示产品设计、商业机会及数字化推进路径。

1. 产品生产和设计需求:AI Agent辅助更新产品标签(如成分、热量),强调精准数据以应对AI时代,启示工厂优化信息标准化。

2. 商业机会:商品库重构后,淘天供应链效率提升,工厂可借AI工具(如图生视频)展示产品创意。

3. 推进数字化启示:案例显示AI Agent在6个月更新数十亿商品数据,启示工厂加速自动化转型替代人工填写。

代表企业阿里案例提供可学习点:务实AI应用避免“花活儿”。

行业趋势指向AI主导电商,客户痛点与解决方案凸显服务价值。

1. 行业发展趋势:AI重构电商成为主流,淘天案例显示多模态技术(如Qwen2.5模型)成熟,推动搜推广升级。

2. 新技术应用:AI工具如AI Agent自动生成产品标签,解决商品信息不全痛点;图生视频技术提升营销效率。

3. 客户痛点:商家面临商品数据陈旧问题,解决方案包括AI辅助更新和分流测试法优化上线。

数据支持:淘天AI助相关率提升20%,案例50万商家使用工具覆盖40场景提供借鉴。

平台最新做法聚焦AI升级、运营管理和风向规避,响应商业需求。

1. 平台需求与问题:用户反馈搜索体验不佳(如重复推荐),淘天响应AI升级搜推广提高匹配效率。

2. 最新做法:采用分流测试(如2%用户小范围)验证效果;内部创新小组直报机制保护创意,提升运营效率。

3. 平台招商:通过行业小二推广AI工具,教育商家使用;扶持政策如宽松项目指标鼓励新功能应用。

4. 风向规避:务实策略避免“玩花活儿”,聚焦用户指标(留存率、活跃度)降低风险。

数据案例:ROI提升12%显示成效优化管理路径。

产业新动向如AI驱动电商革命,揭示新问题与商业模式启示。

1. 产业新动向:淘天AI演进(搜推广升级、商品库重构)标志AI持久战,通义等大模型竞争推动技术突破。

2. 新问题:22年商品库陈旧数据问题启示法规建议,需标准化产品信息以适配AI。

3. 商业模式启示:务实AI工具模式(如增效降本)替代传统人力;创新小组机制保护创造性,提供可持续扩展蓝图。

政策启示:吴泳铭推动“AI驱动”战略,数据案例(点击量增10%)支持产业分析。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary
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Taobao's AI tools deliver practical results in e-commerce, significantly boosting merchant efficiency and sales.

1. AI assistants analyze sales data in real-time to suggest pricing and keyword adjustments—for example, a beauty brand optimized its strategy after detecting a 2.3% lower add-to-cart rate than the industry average.

2. AI-generated video tools create engaging content (e.g., "Zelda-style" videos), helping a pet food company achieve a 35% increase in orders.

3. Backend AI recommends tags like "Introvert Pet Owner" and "Gen Z" to precisely target user groups and improve conversion rates.

Data shows tangible outcomes: as of November 2025, AI-driven ad campaigns on Taobao saw a 12% ROI increase, with recommended clicks rising over 10% year-on-year.

AI tools empower brands in marketing, pricing, and user behavior analysis, enabling faster response to consumer trends.

1. Brands use AI-optimized tags (e.g., "Gen Z") to accurately capture new user segments and enhance marketing efficiency.

2. Real-time competitive pricing analysis allows brands to adjust strategies during key sales events like Double 11.

3. AIGC tools (e.g., "Pokémon ZA-style" videos) support product innovation and reflect the shift toward personalized content.

4. AI dashboards track metrics like add-to-cart rates, aiding decision-making—a Shenzhen beauty brand improved response speed using these insights.

Key takeaway: As Kaif emphasizes, "AI is for practical use." Taobao’s pragmatic approach has delivered measurable results, including a 12% ROI lift.

Taobao’s AI policies reveal growth opportunities, risks, and actionable strategies for sellers.

1. Policy support: Sellers can freely use tools like "Xiao Wan Assistant" for pricing and keyword recommendations.

2. AI identifies emerging tags (e.g., "Introvert Pet Owner") to capture demand shifts, driving up to 35% order growth.

3. Positive impacts include 10% higher click-through rates and 12% ROI gains, encouraging sellers to adopt testing methods like 2% user分流tests.

4. Risk note: Traditional sectors (e.g., furniture, hardware) need training to adapt, urging early skill development.

Collaboration model: Platform agents promote AI tools; business insights highlight innovation teams to protect creativity.

Taobao’s product library upgrade offers lessons for product design, opportunities, and digital transformation.

1. AI Agents help update product tags (e.g., ingredients, calories), stressing data accuracy and urging factories to standardize information.

2. Post-upgrade supply chain efficiencies allow factories to showcase creativity via AI tools like image-to-video generators.

3. Digital transformation: AI Agents updated billions of product data points in six months, highlighting automation’s role in replacing manual entry.

Case study: Alibaba’s pragmatic AI approach avoids "gimmicks" and offers replicable strategies.

Industry trends point to AI-dominated e-commerce, with client pain points underscoring service value.

1. Trend: AI is reshaping e-commerce; Taobao’s use of multimodal tech (e.g., Qwen2.5 model) upgrades search and promotion systems.

2. New applications: AI Agents auto-generate product tags to address incomplete data, while image-to-video tools boost marketing efficiency.

3. Client pain points: Outdated product data are solved via AI-assisted updates and分流testing for smoother launches.

Data support: Taobao’s AI improved relevance by 20%, with 500k merchants using tools across 40 scenarios.

Platform strategies focus on AI upgrades, operational efficiency, and risk mitigation to meet business needs.

1. User feedback on poor search experiences (e.g., repetitive results) prompted AI-driven search and promotion improvements.

2. Latest practices:分流testing (e.g., 2% user groups) validates impact; innovation teams report directly to protect ideas and boost efficiency.

3. Merchant education: Platform agents promote AI tools, with supportive policies like relaxed metrics encouraging adoption.

4. Risk avoidance: A pragmatic focus on user metrics (retention, engagement) minimizes "flashy" risks.

Case data: 12% ROI gains demonstrate optimized management pathways.

Industry shifts, like AI-driven e-commerce transformation, reveal new challenges and business model insights.

1. Trend: Taobao’s AI evolution (search upgrades, product library overhaul) signals a long-term AI race, with models like Tongyi driving breakthroughs.

2. New issues: Outdated 2022 product data highlight regulatory needs for standardized information to align with AI.

3. Business model insights: Practical AI tools replace labor-intensive processes; innovation teams safeguard creativity for scalable growth.

Policy insight: Wu Yongming’s "AI-first" strategy, backed by data (e.g., 10% click growth), informs industry analysis.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

11月10日晚,在临近“11·11”几个小时前,位于深圳的某本土头部美妆品牌运营团队正密切盯着屏幕前“淘宝商家后台”上的一串数字:在一份由AI生成的数据报表中,AI助手提醒他们,品牌的过去一日“加购件数”比平台行业均值低了2.3%,AI助手建议它们尽快调整定价并修改关键词。

1950公里外,北京一家头部宠物食品公司也在密切关注淘宝平台上双十一战况。通过名为“小万助手”的AI工具,他们在过去一周调整了三次猫粮产品的关键词,在AI建议下,他们用上了“I人主子”、“05后”等标签,并用淘宝后台的AI图生视频工具做了几条“塞尔达风”、“宝可梦ZA风”的视频,带来了同比35%以上订单增量。

这些淘系AI影响电商的缩影,风起于西湖之畔。

把时间拨回一年前。

2024年11月底,在当年双十一大战刚结束不久,一场围绕AI加速的“变阵”发生在淘天。

阿里决定让时任阿里国际AI业务负责人的张凯夫(花名“凯夫”,下文统称“凯夫”)跨部门兼任,主导淘天接下来的“电商AI进化”任务。十余天后的12月,淘天整合了阿里妈妈广告算法团队和淘天原本的搜索、推荐算法团队,并成立了由凯夫领导的“搜推智能产品事业部”(下文简称“搜推团队”)。

但还没等搜推团队梳理清楚过去几年淘天在AI上积攒的技术和人才时,一个“紧急任务”接踵而来:有核心高层在12月初让搜推团队尽快去看看社交媒体上用户对于“淘宝搜索”的体验反馈,当时有一些用户在这些平台吐槽“服装等品类搜索体验不佳”、“重复推荐已经买过的东西”。高层明确要求搜推团队尽快提升搜索体验。

当搜推团队打开社交媒体去仔细看这些用户反馈时,他们感觉到“压力不小”。“体验是创新的基础,如果没有体验,那根本谈不上创新。”凯夫向虎嗅表示。

待搜推团队深入研究搜索体验问题后,他们意识到事情没有那么简单:

搜索体验背后的问题,是过去22年来淘宝搜索引擎累积进化而来的一系列“冗积”,它涉及AI技术但又不能靠AI彻底解决,它需要业务、技术以及整个供给侧(商家供应链)全面协同升级才能完成改造,它还意味着要改变内外部过去十余年的“习气”,以及它是一个需要“立竿见影”的迫切痛点……

这像是此后十余个月,搜推团队所主导“淘天AI升级”的“提前预演”和“剧情注脚”。

时间是紧迫的。

在整个12月里,搜推团队在推动搜索升级的同时,还要频繁和高层、业务线、商家沟通,去确定后续淘天AI的进化方向和方式。以及,他们还要确保电商基本业务平稳运转。一时之间,多个任务、多件事情,摆在搜推团队面前,他们必须“多线头齐头并进”。

紧迫的背后是行业环境变化,以及阿里对于AI的重视。

2024年下半年,OpenAI和亚马逊分别推出了“ChatBot对话购物闭环”功能以及“Rufus智能推荐助手”,AI即将重构电商,已经是主流认知。

在国内,2024年下半年国内的大模型竞争已经到了“冲刺阶段”,大厂侧通义、豆包、文心一言等产品在成熟度提高后纷纷开始破圈,通过开源或投流疯狂寻找生态内外的触角;独角兽侧,Kimi、智谱、MiniMax等“六小虎”也开始迫切寻找模型在B/C两端的场景机会,去应对逐渐出现的“身位差异危机”。这些来自上游模型厂商的变量,导致tokens成本下降,于是在各个场景大量AI应用迅速出现。在创业圈,一些打着“AI电商”、“AI直播购物”概念的团队,开始迅速拿到融资。

所有人都清楚,电商这个国内最关键的应用场景必然要进入“拼AI化”的周期了。

在阿里内部,阿里巴巴CEO吴泳铭在2023年9月提出“AI驱动”后,所有核心业务板块都已经开始了AI进化。在吴泳铭2023年12月20日兼任淘天CEO后,淘天的AI进程明显提速。但在2024年上半年。全球范围内AI技术(尤其是多模态和模型尺寸及成本上)依然存在关键卡点。圈内对于AI电商到底怎么做、AI技术到底能助力到什么程度,心里没底。

对阿里而言,一个质变的节点是2024年9月。当时,阿里发布了Qwen2.5系列模型,而其中最重要突破在于多模态能力和超长上下文及跨语言图像文本理解。简单来说,对于电商的关键场景搜索、对话、推荐、AIGC等模块,Qwen2.5已经属于“趁手兵器”了。

于是,内部加速了整个进程。在2024年双十一结束的第10天,吴泳铭通过全员信宣布成立电商事业群,并任命蒋凡担任该事业群CEO。值得注意的是,此前蒋凡在阿里国际的两年多时间里,阿里国际全力推动AI化,且这波AI化是成功的。截至2024年6月,阿里国际AI工具的用户量已经超过了50万个商家,并覆盖了40多个场景。受此助力,阿里国际的收入连续多个季度保持两位数增长。

但摆在搜推团队面前的考验是巨大的:和阿里国际相比,淘天的业务量、数据量大了数十倍乃至百余倍;和跨境业务主要需要AI完成语言翻译和AIGC不同,国内电商涉及了更为复杂的流程;以及,到底能不能在确保基本盘业务稳中有增的同时,去完成这场AI进化?

“打个比喻,我们像是在给一艘正在航行的巨型轮船,在保持它前行的同时换上新引擎。”凯夫向虎嗅表示。

冰山下的“动筋骨”

2024年12月,在经过无数碰头会和讨论后,搜推团队达成了共识:淘天2025年AI进化,需要聚焦于三件事:

·着手“搜推广”AI升级,以大幅度提高流量匹配效率

·通过一系列AI工具,为商家和团队增效降本

·针对C端用户,在淘天生态内基于不同场景,推出一系列新的AI导购产品

这三件事的难度和进度其实是不同的。

AI工具,早在2023年淘天内部就开始研发并上线。在2024年初商家在后台已经可以看到多款AI工具了。有品牌相关人士告诉虎嗅,在2024年四季度,他平均每周都能看到至少一两个新上线的AI工具或者功能,其中大部分是AIGC类产品。

而AI导购类产品的进化也早于2025年,诸如拍立淘,这款始于2012年的产品,在2022年就已经开始尝试蒸馏大模型以缩小尺寸。而在2023年,拍立淘也曾上线过“AI找低价”等AI功能。

最难的,其实是第一件事:针对搜推广的AI升级。

一位曾在阿里供职多年的早期核心技术人士告诉虎嗅,淘天的搜索引擎大体上可以分为四个技术阶段,而2024年这个节点其实属于第三个阶段的末期。(该人士认为,前三个阶段可以梳理为:2003~2010,这个阶段主要完成了分布式架构和商品库;2011~2017,这个阶段主要完成了个性化、实时计算以及多模态搜索;2017~2021,这个阶段主要完成了深度学习和更庞大的商品库、搜推一体)

“2017年开始,淘宝针对搜索引擎启动了深度学习能力的升级,这个周期内上线了语义理解模型MMSU 3.0。这几年还有两个关键动作,一个是升级了商品库做了覆盖20亿商品的庞大知识图谱,另一个是打通了搜推体系,简单来说就是用户搜索什么首页就会优先推荐什么。”该人士认为,2017~2021年的技术和产品基础,实际是淘天2024年AI进化前的“基础脉络”。

但新的挑战也随之而来。

上述人士认为,在2021年(2022财年)业绩达到巅峰后,内部对于后续搜推广技术怎么进化,没有一个特别笃定的想法,这也和“AI等技术尚未带来突破性质变”有关;在2022~2023年,淘天搜推广本质上还是依赖于此前打下的商品库基础和搜推一体基础。“当GMV达到巅峰后,人们往往并不会去思考一些动筋骨的升级。”

于是,庞大的商品库继续保持着“2017年的基本样子”存在着;给GMV带来巨大效益的搜推一体模式,在2024年上半年,依然运转着。

但当搜推团队深入研究后,他们很快产生了一个疑问:这些已经运转很多年的基础件、模式,真的适合AI时代吗?

一位熟悉2022~2024年淘天内部的关键人士告诉虎嗅,在2023年下半年,内部其实有一些关于AI大模型的讨论。但他们很快意识到,淘天的一些基础件,可能和AI大模型这种产品有些“脱节”。他举了一个例子,当时他把一些商品库信息和销量数据放入ChatGPT并想生成一些分析,结果ChatGPT无法基于这些信息给出高质量的内容。“比如保健品,当时商品库里基本上就是一些基础标签信息,比如什么成分、哪里进口的,甚至连热量、有效关键成分比重这些数据都不是很准确或全面。”

搜推团队内部人士透露,他们在2024年12月经过多次讨论,确定了必须要对“搜推广”进行升级。很快大家就意识到,如果要升级“搜推广”,那么必须先要去改造整个商品库——要让淘天数以几十亿的商品信息,能够被AI看懂并理解。但这是一个巨大的工程。值得注意的是,此前淘天的商品库保持了22年前项目伊始的基本样子,在过去22年里,商品库的信息越来越大,但形态并未发生根本性改变。

有人形象地做了一个比喻:商品库相当于淘天AI进化“冰山下”的“沉默冰基”,它可能真实的体量(工作量)是水面上冰山部分的数倍、数十倍。

一位内部人士给虎嗅算了一笔账。在2024年之前,每年淘天内部都会梳理(更新)商品库,常见的形式是,行业小二给商家发信息,让商家即时更新。如果商家填写的商品信息不全,那么小二需要自己手动填写。常见的模式是,小二会去买一本行业大百科全书,从里面找一些标签词汇。

但就算有大百科全书助力,这个工作量也是惊人的。有行业小二告诉虎嗅,他满打满算一天最多梳理100多个商品信息,而他所在行业的商品数以几十万计。

“靠人力是不可能完成的。”凯夫告诉虎嗅,当时他们内部决定重做“适合AI时代商品库”后,大家很快研讨发现,这个工作量是超过想象的,这个时候他想到了AI。

搜推团队先做了一个AI Agent,并对淘天的行业小二进行了使用培训:行业小二把基本需求告诉AI Agent,然后AI Agent会去全网搜索、研究、分析,然后重新生成产品标签。在这个工作完成后,AI Agent还会进行多轮核查,最终再由行业小二进行人工核查。

最终在不到6个月的时间里,一个新的商品库完成了,此时时间点已经到了2025年8月。

有了商品库后,如何升级搜推广体系成为关键。当时内部有两种思路,一种声音认为可以基于AI进行彻底改写;另一种声音认为,可以梳理整个搜推广环节,如果某个环节传统搜索模式已经足够先进,那么就没有必要“AI化”。

搜推团队研究后,选择了第二个思路。“我觉得AI不是科幻片,我们要务实。”凯夫团队针对每个环节做了详细的推演,他们发现某些环节传统技术方案的结果和效率并不差于AI模式,这些环节团队最终都保留了原貌。

分流、创造性、超级小组

有了商品库和新的搜推广系统,如何上线成为关键。

淘天内部采取了“分流”模式:他们会先通过小范围测试(一开始是2%的用户)验证产品效果。具体而言,会有2%的用户被分配给新AI功能,另有2%用户作为对比组,在1~3周的观察周期内,分析团队会详细对比两组的数据,如果AI功能组能够在测试周期内确实表现出更好的数据,那么接下来会进入5%、8%等逐级放大的测试阶段。

在测试周期内,每天晚上,业务、分析团队、技术团队都要根据当天测试的结果进行复盘。一个关键点在于,要分析清楚“变量到底是因为AI工具还是什么其他因素”。

这像是一场“精密”的手术。值得注意的是,在2024年3月以后,淘天内部长期会有多个AI工具或者功能同步测试。

为了提高效率,凯夫有意提高了团队内组织的灵活性。每一个AI相关项目都以单独的项目小组、战斗小组的形态出现,小组负责人直接向凯夫汇报从而提高效率。在小组内,项目负责人被授予较大的自由空间可以充分尝试各种创新思路。

虎嗅了解到,这些项目小组的一号位,并未被绑定“使用AI工具”或“AI直接带来转化率、GMV”等指标,换言之从淘天视角看,2025年的十个月里,这些AI技术、AI产品相关小组,是在较为宽松氛围和空间内运转的。这被视为对“创造性”的一种保护。

这和阿里内部整体氛围的变化有关。据悉,吴泳铭作为阿里云CEO,会亲自带领若干“创意小组”“创新小组”去完成一些更具开创性的项目。而这些项目小组的负责人,往往是职级并不高的年轻人,但在“鼓励创造”的氛围里,他们不仅被授权直接向吴泳铭汇报项目相关的事情,且被授予较大自由空间。

不过创造性和效率,在淘天体系内并不矛盾。虎嗅获悉,这些项目小组虽然并未被安排“过程类指标”,但会有较为明确的结果导向目标——在某个时间周期内,要达到的某个清晰结果。

对于多个AI工具和AI相关功能而言,“用户”相关指标被视为更优先的一个结果目标。比如该AI工具上线后,用户留存率有多高、用户活跃度有多少等等。

这和凯夫“AI是拿来用的”这一思路是一以贯之的。

虎嗅了解到,淘天整个AI相关团队,在所有项目立项之际,会优先评估这个项目的“实用性”。团队内对于“玩花活儿”类的AI工具并不推崇;整个团队,对于论文、拿奖这些维度也相对低调,并不过度追求。

伴随而来的,还有人才的年轻化迭代。

2025年,淘天针对AI等关键技术岗位,进行了疫情以来最大规模的扩招,而此次招人重点针对本土名校中的青年才俊——大量00后人才在过去十个月加入淘天。

人才培养模式也发生了变化。虎嗅获悉,淘天对于这些AI相关领域的青年才俊,并未“螺丝钉”化。凯夫会要求团队针对这些年轻人进行系统的产品、技术培养,而非直接用于“基于AI工具的码农生产”。

有相关人士透露,凯夫会担心年轻技术人才在AI Coding时代缺少扎实的成长历练,而要求团队珍惜所有新入职人才并设定成体系的培养路径、进行阶段性考察;团队还会有意保护新一代人才的创意性:据悉内部技术和产品人才都被允许上报新项目,哪怕是刚刚入职不久的新人或实习生,如果有好的想法都可以直接上报争取立项。

结语:2025年只是初章

虎嗅了解到,截至今年11月8日,基于AI搜推广能力,淘天广告投放ROI同比提升12%;复杂语义下搜索相关性同比提高20%;推荐信息流点击量同比增幅超过10%。

从数据看,搜推团队推动的淘天AI进化,在这个阶段是有效的。

但挑战尚未结束。

今年6月,有行业小二告诉虎嗅,淘天2025年要求行业小二重点向商家推荐后台的AI工具并讲解AI逻辑下新的流量体系。该小二表示,一些诸如家具、五金等传统赛道的商家,对于AI较为陌生,培养这些商家深度使用AI工具尚需时日。

硬币的另一面是,无论是搜推广还是AI导购工具,这些产品和功能的AI进化尚在进行之中。诸如多模态能力如何更深度与搜推广结合,还有巨大的探索空间。换言之,凯夫和团队所承担的工作,可能只是未来十年淘天AI进化大剧的初章而非终局。

好消息是,这一进程可能会继续提速。

虎嗅了解到,淘天内部依旧把AI视作未来财年的关键重心,在双十一AI确实给基本盘带来增长后,围绕AI的投入有望进一步增加。在最新的招聘网站上,已经可以看到更多AI相关岗位被释放出来,而另有信源表示,阿里高层近期也在密集拜会多位国际知名AI学者和大牛。

AI进化,可能并非一场十个月的攻坚战,而是淘天未来三五年的持久战。

注:文/苗正卿,文章来源:虎嗅APP(公众号ID:huxiu_com),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:虎嗅APP

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